字段的背景颜色指明它是离散（蓝色）还是连续（绿色）。 将维度拖到“行”或“列”时，只需通过单击字段并选择“度量”便可将字段更改为度量。...但如果您将“Ratings”（评级）放在“行”上，Tableau 会自动以 SUM 的形式聚合该值（您随后会立即将其更改为 AVG，因为与将等级加总相比，对等级求平均值更有逻辑），而这样会随后创建第六个值...在某些情况下，这可能就是您需要的结果（也就是说，在使用快速筛选器时对百分比进行了重新计算）。但在其他情况下，您可能希望百分比即使在您筛选进或筛选出某些项目时也保持稳定。这是我们在本例中所需要的。...在此视图中，您只能看到中部地区的数据。向下滚动以查看其他区域的数据。 在中部区域，复印机显示为利润最高的子类，而装订机和电器则是利润最低的。 STEP 6：单击“标记”卡上的“颜色”以显示配置选项。...为了进一步完善此视图，您可以编辑“Profit”（利润）的颜色，以使用不同的颜色区别地显示负利润，也可以创建显示利润除以销售额（即利润率）的计算字段，然后将该字段放置在“颜色”上，而不是创建绝对利润字段
概述 在软件系统中，某些类型由于自身的逻辑，它具有两个或多个维度的变化，那么如何应对这种“多维度的变化”？...例子1：设想如果要绘制矩形、圆形、椭圆、正方形，我们至少需要4个形状类，但是如果绘制的图形需要具有不同的颜色，如红色、绿色、蓝色等，此时至少有如下两种设计方案： •第一种设计方案是为每一种形状都提供一套各种颜色的版本...• 抽象化 ：抽象化就是忽略一些信息，把不同的实体当作同样的实体对待。在面向对象中， 将对象的共同性质抽取出来形成类的过程 即为抽象化的过程。...•桥接模式要求正确识别出系统中两个独立变化的维度，因此其使用范围具有一定的局限性。...蜡笔的颜色和蜡笔本身是分不开的，所以就造成必须使用15支色彩、大小各异的蜡笔来绘制图画。而毛笔与颜料能够很好的脱耦，各自独立变化，便简化了操作。
在他们的顶部是快捷工具栏，这里有一些常用的功能按钮。 tableau主要的操作就是将「度量」和「维度」拖拽到「行列」和「标记卡」，「筛选器」，「页面」上，再做一些其他必要的设置。...在视频后半部分我们有点击某个球队展示相应数据的功能，需要保持参考线不变。因此这里我们应该把勾选去掉。这里也有另一种方式来实现平均值线的固定。后面我们再来补充。...同时，我们把度量名称拖到颜色上，tableau就会自动给每个度量指定不同的颜色。如上图所示。可以看到，「颜色」的作用就是用来区分同一个变量的不同取值。...想要实现每个指标一种颜色，需要把颜色图例拆开，然后单独设置。如下图。 ? 分别把场次改为绿，胜率改为红，排名改为蓝(默认即可)。效果如下图。 ?...注意外面有个大括号，这是tableau中的「详细级别表达式」，这里可以简单理解为，求出所有得分的平均值，且始终是一个值，不会随着维度或筛选的变化而变化。 ?
当我们需要某个数据时，直接读这个表就行，而不用担心这个表会有其他的业务在里面。...这个例子的需求是要画细，中,粗三种型号的线，每种型号的线需要5种颜色，如果我们用蜡笔来画就需要15支蜡笔，如果我们换毛笔来画，只需要3支毛笔就行了，每次用不同颜色的墨水，用完换墨水就行。...上面代码的颜色我新建了一个类，而上个例子画图形那里的颜色是直接作为参数传递的，这样做的目的是为了演示即使同一个设计模式也可以有不同的实现方案。...}, {filetype: 'mp3', file: file3}, ]; // Uploader类改造一下, 构造函数不再接收参数 function Uploader() {} // 原型上的其他方法保持不变...所以我们用享元模式优化下，将不同的地方抽出来，保持共用的拷贝不变: $.extend = function() { // 不同的部分抽取出两个变量 var target = this;
它是用组合关系代替继承关系来实现，从而降低了抽象和实现这两个可变维度的耦合度。 在现实生活中，某些类具有两个或多个维度的变化，如图形既可按形状分，又可按颜色分。...类似于 Photoshop 这样的软件，能画不同形状和不同颜色的图形，如果用继承方式，m 种形状和 n 种颜色的图形就有 m×n 种，不但对应的子类很多，而且扩展困难。...它的主要特点是把抽象(Abstraction)与行为实现(Implementation)分离开来，从而可以保持各部分的独立性以及应对他们的功能扩展。 ?...问题的根本原因是我们试图在两个独立的维度——形状与颜色——上扩展形状类(即上图中的 Implementation)。这在处理类继承时是很常见的问题。桥接模式通过将继承改为组合的方式来解决这个问题。...根据该方法，我们可以将颜色相关的代码抽取到拥有 红色 和 蓝色 两个子类的颜色类中，然后在形状类中添加一个指向某一颜色对象的引用成员变量。现在，形状类可以将所有与颜色相关的工作委派给连入的颜色对象。
在现实生活中，我们常常会用到两种或多种类型的笔，比如毛笔和蜡笔。假设我们需要大、中、小三种类型的画笔来绘制12中不同的颜色，如果我们使用蜡笔，需要准备3*12=36支。...通过分析，在蜡笔中，颜色和型号两个不同的变化维度耦合在一起，无论对其中任何一个维度进行扩展，都势必会影响另外一个维度。但在毛笔中，颜色和型号实现了分离，增加新的颜色或者型号都对另外一方没有任何影响。...如何将各种不同类型的图像文件解析为像素矩阵与图像文件格式本身相关，而如何在屏幕上绘制像素矩阵又与操作系统相关。...这里我们看一个例子，最开始我们提到毛笔，对于它而言，型号是其固有的维度，因此可以设计一个抽象的毛壁垒，在该类中声明并部分实现毛笔的业务方法，而将各种型号的毛笔作为其子类；颜色是毛笔的另一个维度，由于它与毛笔之间存在一种...在此，型号可以认为是毛笔的抽象部分，而颜色是毛笔的实现部分，其结构示意图如下： ?
解耦模型能够捕捉场景中互相独立的特征，即某种特征不会由于其他特征的改变而受到影响，实现特征之间的解耦。...举一个简单的例子，一辆汽车在不同的天气，光线条件或者地理位置等环境中，它的特征应该是不变的，如果一个模型能够将汽车的特征与其背景环境的特征解耦，那么有理由认为，将这个汽车放在一个模型在训练时完全没见到过的环境中时...Shapes3D 数据集真值因素的可视化：地板颜色（上左），墙壁颜色（上中）、物体颜色（上右）、物体大小（下左）、物体形状（下中）以及观察物体的角度（下右）。...从第一行的第三到第五张图可以看到，模型成功地解耦了地板和墙壁颜色这一属性，而左下方的两个图表明物体颜色和大小两个属性仍然纠缠在一起。 ? FactorVAE 模型学到的潜在维度的可视化（见下文）。...模型成功地解耦了地板和墙壁颜色以及观察物体的角度这三项真值因素（上右、上正中间以及下正中间），而物体颜色、物体大小、物体形状三项真值因素（上左、下左两张图）则仍旧纠缠在一起。
第二种设计方案是根据实际需要对形状和颜色进行组合 对于有两个变化维度（即两个变化的原因）的系统，采用方案二来进行设计系统中类的个数更少，且系统扩展更为方便。设计方案二即是桥接模式的应用。...抽象化：抽象化就是忽略一些信息，把不同的实体当作同样的实体对待。在面向对象中，将对象的共同性质抽取出来形成类的过程即为抽象化的过程。...桥接模式中的所谓脱耦，就是指在一个软件系统的抽象化和实现化之间使用关联关系（组合或者聚合关系）而不是继承关系，从而使两者可以相对独立地变化，这就是桥接模式的用意。...桥接模式提高了系统的可扩充性，在两个变化维度中任意扩展一个维度，都不需要修改原有系统。 实现细节对客户透明，可以对用户隐藏实现细节。...桥接模式要求正确识别出系统中两个独立变化的维度，因此其使用范围具有一定的局限性。
二、颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。...b: 2013年美国失业率统计 在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。 ?...Examples: a: iOS手机及平板分布 如下图所示，当展示使用不同类型的手机和平板用户占比时，直接用总的苹果图形为背景来划分用户比例，让用户第一眼就可以直观的看到这些图是在描述苹果设备的，直观而清晰...再结合了颜色可视化（左面蓝色右面粉色），同时也采用了面积&尺寸可视化，不同的比例用不同长度的条形。这些可视化方法的组合使用，大大加强了数据的可理解性。 ?...Examples: a: 美国最好喝啤酒的产地分布 下图中，通过以美国地图为大背景，清晰的记录了不同州所产啤酒在1987-2007年间在美国啤酒节中获得的奖牌累计总数。
方形带有第二个维度（同时有长和宽，而条形图只有长或者宽），因而能比单一维度更紧凑地进行可视化。...避免使用不同字体突出内容，因为这很难在不妨碍美感的情况下保持明显的差别。 ❑颜色：在少量使用时是一种有效的突出内容的方法，并且通常能够与其他突出技巧（粗体）配合。...散点图可用于可视化当年车型与往年均值在这两个维度上的比较 无障碍 无障碍的概念在于，设计应该对不同能力的人都可用。 不要过于复杂 ❑保持图表易读：使用一致而易于阅读的字体（字体和字号都要考虑）。...明智地使用颜色：颜色的使用应该总是有意为之的，谨慎而有策略地使用颜色突出图表中的重要部分。 注意对齐：组织页面上的元素，形成明显的水平和竖直界线，建立起一致而凝聚的感觉。...或者是否有其他益处有助于你说服受众对变化保持开放的心态？ ❑并排展示。如果新方法明显优于旧方法，那就将它们并排展示出来以证明这一点。
DRConv使用可学习的指导器将增加的通道方向滤波器转移到空间维度，这不仅提高了卷积的表示能力，而且保持了计算成本和标准卷积的平移不变性。...DRConv是处理复杂多变的空间信息分布的一种有效而优雅的方法。它可以替代任何现有网络中的标准卷积，因为它的即插即用特性，特别是在高效网络中增强卷积层。...1、简介 得益于强大的表示能力，卷积神经网络（CNN）在图像分类、人脸识别、目标检测和许多其他应用中取得了重大进展。神经网络强大的表示能力源于不同的过滤器负责提取不同抽象级别的信息。...根据引导特征，将空间维度划分为若干区域。可以看出，引导Mask中具有相同颜色的像素附着到相同区域。在每个共享区域中应用滤波器生成器模块来生成滤波器以执行2D卷积运算。...通常，这里的方法主要分为两个步骤。首先，使用可学习的引导Mask将空间特征划分为跨空间维度的几个区域。如图1所示，引导Mask中具有相同颜色的像素附着到相同区域。
image.png 产品表中记录了咖啡的种类与价格，包括字段：咖啡ID、咖啡种类、杯型、产品名称、价格。...价格在产品表中，数量在销售数据表中，也就是计算指标用到的两列数据在不同的表中。...颜色更换成功后，设置工作表为标准格式 image.png 4.顾客选择杯型 分别选择维度-杯型和度量-数量，拖至行 列，显示为整个视图，此时图表为右侧小红框 image.png 将颜色修改为绿色...添加数量标签，图形保持自动不变 image.png 5.销售总金额 新建工作表命名为销售总金融，标题居左，将度量金额拖至标记，选择文本 image.png 选择整个视图 image.png...，并删除多余的 image.png 同样的，把其他几个工作表也同样拖至仪表板，全部设置浮动，其中城市/每个季度订单销量情况选择适合---标准，剩下的全选择适合---整个视图，进行排版调整为下图 image.png
解决方案 问题的根本原因是我们试图在两个独立的维度——形状与颜色——上扩展形状类。 这在处理类继承时是很常见的问题。 桥接模式通过将继承改为组合的方式来解决这个问题。...具体来说， 就是抽取其中一个维度并使之成为独立的类层次， 这样就可以在初始类中引用这个新层次的对象， 从而使得一个类不必拥有所有的状态和行为。...根据该方法， 我们可以将颜色相关的代码抽取到拥有 红色和 蓝色两个子类的颜色类中， 然后在 形状类中添加一个指向某一颜色对象的引用成员变量。...此后， 你可以修改任意一个类层次结构而不会影响到其他类层次结构。 这种方法可以简化代码的维护工作， 并将修改已有代码的风险降到最低。 如果你希望在几个独立维度上扩展一个类， 可使用该模式。...桥接建议将每个维度抽取为独立的类层次。 初始类将相关工作委派给属于对应类层次的对象， 无需自己完成所有工作。 如果你需要在运行时切换不同实现方法， 可使用桥接模式。
常用五中可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 一、面积&尺寸可视化 对同一类图形(例如柱状、圆环和蜘蛛图等)的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比...二、颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。...b: 2013年美国失业率统计 在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。 ...Examples: a: iOS手机及平板分布 如下图所示，当展示使用不同类型的手机和平板用户占比时，直接用总的苹果图形为背景来划分用户比例，让用户第一眼就可以直观的看到这些图是在描述苹果设备的，直观而清晰...Examples: a: 美国最好喝啤酒的产地分布 下图中，通过以美国地图为大背景，清晰的记录了不同州所产啤酒在1987-2007年间在美国啤酒节中获得的奖牌累计总数。
因为网络只专注于学习 X 的良好表示以生成之间的直接映射X 和 Y ，而不是学习 X 的良好通用表示，所以无法转移到类似的其他任务。...目前对比学习中两个关键算法如下： Momentum Contrast - 这个想法是要学习良好的表示，需要一个包含大量负样本的大型字典，同时保持字典键的编码器尽可能保持一致。...然后模型学会忽略这种噪声（例如平移、颜色失真和旋转不变性），以学习与正对（原始图像和增强图像）接近的表示。...第一项，当所有 C_ii 为 1 即相关矩阵的对角元素为 1 时，损失函数中的不变项最小。这使得随着相关性的加强，嵌入对增强处理保持不变。...第二项，即冗余缩减项强制非对角线值为 0，即它使嵌入的其他维度去相关。这使得模型在增强处理的同时学习有关样本的非冗余信息。
它的制作方法与其他纹理相同，但图案不同，并且导数相对于高度数据的缩放比例为0.025。 ? （涟漪用的导数高度贴图） 导入纹理，确保它不在sRGB模式下，并将其用于扭曲效果。 ?...除了不使用jump参数，我们将所有参数保持不变，因此将jump删除。另外，我们不会干扰到albedo纹理，因此可以通过主纹理提供导数高度数据。...3 瓦片化流体 扭曲方法存在一个暂时性的问题，因为我们被迫在某个时候重置扭曲，以保持模式不变。通过跨时间在两个不同阶段之间进行融合来隐藏了这一点而已。定向方法也存在此问题，但是性质不同。...突然大的UV增量会触发GPU沿着网格线选择不同的mipmap级别，从而破坏流数据。尽管我们可以通过消除mipmap来消除这些伪像，但这不是可取的。能不能有其他方式将它们隐藏起来呢。...每个维度都有自己的 t值，可以通过将其更改为float2并从两个UV坐标派生来实现。 ? ? （2个维度上进行混合） 3.4 采样网格中心 目前，我们正在每个瓦片的左下角采样流体。
在说 3D 图表以前，首先要明确两个概念，一个是数据的维度，一个是呈现数据载体的维度。对于数据的维度，一维的数据呈现，但是呈现的载体是二维的平面图，比如饼图： 已经能够很清晰地观察到数据的分布情况。...数据的维度越大，理解起来理所当然地，也越来越困难。 但是第二个问题，我们至少有两种解决办法。一种，在当前二维图表的基础上，通过颜色、图形、数值的不同等等，来表示第三个维度的数据。...例如，利用颜色不同来表示第三个维度的热图： 在两个维度经度和维度的情况下，第三个维度温度通过颜色的不同来展示了。 另一种，就是绘制 3D 的图形，把第三个维度展示出来。...明确了这些概念以后，我再来介绍两则 JavaScript 的 3D 图表，它们都是为了呈现三维的数据，而不仅仅是看起来 3D 而已，大部分 JavaScript 的 3D 图表库都是基于 Canvas...文章未经特殊标明皆为本人原创，未经许可不得用于任何商业用途，转载请保持完整性并注明来源链接 《四火的唠叨》 ×Scan to share with WeChat
为了比较它们，让我们将它们绘制在三维图上，其中每个点代表不同的颜色，轴对应于颜色的红色、绿色和蓝色成分。然后，我们从图的原点到代表我们颜色的点绘制向量。...用颜色直观地进行可视化很简单，但现在想象一下，我们有一个数百或数千个维度的空间，而不是三个颜色轴，其中每个轴代表一个物体的特定特征。...虽然我们无法轻松地在幻灯片上描绘它或完全可视化它，但从数学上讲这是可行的，原理保持不变：您在多维空间中有向量，然后计算它们之间的相似性。...这意味着同一个词可以根据其上下文具有不同的向量表示，而不同的词如果具有相同的上下文，则可以具有相似的向量。...重要的是要理解，与之前显示的稀疏向量不同，其中每个元素可以表示一个明确的特征，例如文档中存在的单词，而嵌入的每个元素也代表一个特定的特征，但在大多数情况下，我们甚至不知道该特征是什么。
二、颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。...b: 2013年美国失业率统计 在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。...Examples: a: iOS手机及平板分布 如下图所示，当展示使用不同类型的手机和平板用户占比时，直接用总的苹果图形为背景来划分用户比例，让用户第一眼就可以直观的看到这些图是在描述苹果设备的，直观而清晰...再结合了颜色可视化（左面蓝色右面粉色），同时也采用了面积&尺寸可视化，不同的比例用不同长度的条形。这些可视化方法的组合使用，大大加强了数据的可理解性。...a: 美国最好喝啤酒的产地分布 下图中，通过以美国地图为大背景，清晰的记录了不同州所产啤酒在1987-2007年间在美国啤酒节中获得的奖牌累计总数。
在计算机视觉中我们可以使用池化或跨步卷积将空间维度将输入形状的 H x W 更改为 H/2 x W/2，甚至更改为不对称的 H/4 x W/8。...计算机视觉中使用的神经网络张量通常具有 NxHxWxC 的“形状”（批次、高度、宽度、通道）。这里我们将关注空间范围 H 和 W 中形状的变化，为简单起见忽略批次维度 N，保持特征通道维度 C 不变。...我们将 HxW 粗略地称为张量的“形状”或“空间维度”。 在 pytorch 和许多其他深度学习库的标准术语中，“重塑”不会改变张量中元素的总数。...矩阵与投影矩阵W相乘的目的是将输入X和输出查询Ø提升到相同的特征维度。这里使用的是右乘法，这是与前面提到的MLP中的重塑操作不同的操作。...对于Transformers 就比较复杂了，对于输入的顺序是一个不变量（invariant ），先看看交叉注意力的方程 如果X沿空间形状维进行某种排列，红色部分X^T X将保持不变，因此输出也保持不变
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